Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) fizeram uma descoberta cienta­fica em que seu algoritmo de aprendizado de ma¡quina ou programa de Inteligaªncia Artificial (IA) criou com sucesso um novo composto antibia³tico. Desde então, a droga foi testada em bactanãrias mortais no laboratório e em ratos de laboratório com uma quantidade considera¡vel de sucesso, explicam os pesquisadores. Os resultados do estudo aparecem na última edição da revista Cell .

Os pesquisadores do MIT usaram um algoritmo de aprendizado de ma¡quina para identificar um medicamento chamado halicina que mata muitas cepas de bactanãrias.  A halicina (linha superior) impediu o desenvolvimento de resistência a antibia³ticos em E. coli, enquanto a ciprofloxacina (linha inferior) não.  Imagem: cortesia do Collins Lab no MIT

Os pesquisadores do MIT usaram um algoritmo de aprendizado de ma¡quina para identificar um medicamento chamado halicina que mata muitas cepas de bactanãrias. A halicina (linha superior) impediu o desenvolvimento de resistência a antibia³ticos em E. coli, enquanto a ciprofloxacina (linha inferior) não. Imagem: cortesia do Collins Lab no MIT

Sobre o que éo estudo?

A resistência antimicrobiana éuma ameaça que atinge o mundo, com um grande número de cepas de bactanãrias desenvolvendo resistência contra os antibia³ticos atualmente utilizados, tornando infecções simples com risco de vida. Pesquisas começam a desenvolver novos compostos antibia³ticos para matar essas cepas resistentes de bactanãrias.

Os pesquisadores do MIT criaram um programa de computador que pode rastrear cem milhões de produtos químicos em potencial que podem ser antibia³ticos e escolher a molanãcula apropriada. Essa molanãcula teria as propriedades necessa¡rias para matar as cepas bacterianas. O mecanismo pelo qual essas novas moléculas matam as bactanãrias étotalmente diferente dos antibia³ticos atualmente dispona­veis, tornando-os uma arma mais segura contra as infecções, acrescentaram os pesquisadores.

O pesquisador principal James Collins, professor de engenharia e ciência médica do Instituto de Engenharia Manãdica e Ciência (IMES) do MIT e Departamento de Engenharia Biola³gica, disse: "Quera­amos desenvolver uma plataforma que nos permitisse aproveitar o poder da inteligaªncia artificial. para inaugurar uma nova era de descoberta de drogas antibia³ticas. Nossa abordagem revelou essa molanãcula incra­vel, que ésem daºvida um dos antibia³ticos mais poderosos que foram descobertos. "

A pesquisadora da equipe, Regina Barzilay, professora de Engenharia Elanãtrica e Ciência da Computação da Delta Electronics no Laborata³rio de Ciência da Computação e Inteligaªncia Artificial (CSAIL) do MIT, disse: "O modelo de aprendizado de ma¡quina pode explorar, in silico, grandes Espaços químicos que podem ser proibitivos. caro para abordagens experimentais tradicionais ". Isso significava que essa abordagem poderia ajudar os pesquisadores a rastrear moléculas quanto ao seu potencial antibia³tico sem desperdia§ar recursos em falhas de testes de laboratório com moléculas que podem não funcionar. Este estudo foi de autoria de Jonathan Stokes, um estudante de pa³s-doutorado no MIT e no Broad Institute of MIT and Harvard.

Para este novo estudo, a equipe analisou várias moléculas possa­veis que o algoritmo poderia rastrear. Eles então se concentraram nas moléculas em potencial com propriedades adequadas usando IA. Eles escreveram que o modelo poderia ser usado para projetar e aprender as estruturas químicas dos medicamentos para produzir novos antibia³ticos. Depois de encontrar a prova¡vel molanãcula candidata, a equipe a testou em laboratório nos estudos in vitro. Eles então replicaram suas descobertas em ratos de laboratório infectados com cepas de bactanãrias. Nos dois experimentos, a molanãcula candidata mostrou sucesso significativo.

Para o experimento, a equipe primeiro ensinou ao programa de computador as possa­veis moléculas que poderiam ser mortais para uma cepa bacteriana comum de E. coli. O programa digitalizou atravanãs de 2.500 molanãculas, das quais cerca de 1.700 foram aprovadas pelo FDA e 800 eram produtos derivados naturalmente. Uma vez treinado, o programa foi usado para escanear 6.000 compostos em uma biblioteca criada pelo Centro de Reaproveitamento de Drogas do Broad Institute.

Desses 6.000 compostos, o programa de computador encontrou uma molanãcula que possua­a uma estrutura química única, mas que poderia ser letal para as cepas bacterianas. A equipe de pesquisadores chamou a molanãcula de "halicina". Halicin foi nomeado após o sistema de IA de "2001: A Space Odyssey". Esta molanãcula foi investigada anteriormente como um medicamento para o tratamento da diabetes.

Verificou-se que a halicina éeficaz na morte de cola´nias de bactanãrias cultivadas em laboratório e derivadas de pacientes como Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii e Mycobacterium tuberculosis que eram difa­ceis de tratar usando antibia³ticos convencionais. Eles observaram que a bactanãria Pseudomonas aeruginosa não era responsiva a  halicina.

Em seguida, a equipe infectou ratos de laboratório com Acinetobacter baumannii, que geralmente era resistente a todos os antibia³ticos conhecidos. Eles usaram pomada de halicina nos ratos e descobriram que a infecção seria eliminada em 24 horas. Eles exploraram o mecanismo da ação da droga e observaram que ela poderia atuar alterando os gradientes eletroquímicos atravanãs das membranas celulares das bactanãrias. Este mecanismo não foi estudado antes e, portanto, poderia impedir que as bactanãrias desenvolvessem resistência, explicaram os pesquisadores.

Collins explicou que háuma necessidade crescente de novas moléculas de antibia³ticos que funcionam de maneira diferente para combater a resistência aos antibia³ticos. Ele disse: "Estamos enfrentando uma crise crescente em torno da resistência a antibia³ticos, e essa situação estãosendo gerada pelo aumento do número de patógenos que se tornam resistentes aos antibia³ticos existentes e por um canal anaªmico nas indaºstrias de biotecnologia e farmacaªutica para novos antibia³ticos". Ele explicou que essa abordagem já havia sido tentada antes, mas sem sucesso. Foi a primeira vez que um medicamento real pode ser desenvolvido e testado nos laboratórios com sucesso razoa¡vel.

Stokes acrescentou: "Quando vocêestãolidando com uma molanãcula que provavelmente se associa a componentes da membrana, uma canãlula não pode necessariamente adquirir uma única mutação ou algumas mutações para alterar a química da membrana externa. Mutações como essa tendem a ser distantes mais complexo de adquirir evolutivamente ".

A equipe planeja trabalhar com Halicin e outras moléculas candidatas com uma empresa farmacaªutica ou organização sem fins lucrativos, a fim de iniciar ensaios clínicos e usa¡-los com segurança e eficácia em humanos em um futuro pra³ximo.